「プライバシー保護AI」に関する研究記事 3 件を、新しい順に掲載しています。
多数の端末に分散したデータを集めずに学習する「連合学習」で、プライバシーを守りながらどこまで精度を高められるかという理論的な限界が示されました。
複数の端末が協力してAIモデルを学習する「連合学習」で、特定の端末だけが損をしない公平な学習手法EAGLEを提案しました。
複数種類のデータを組み合わせるAIモデルの性能向上は、データ間の「相乗効果」ではなく「足し算的な補完」によるものであることが示されました。
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